# 仿真神经网络－－初步

# 同时使用乘法和加法的矩阵运算测试
# 张量测试
import tensorflow as tf

# 注意：X的定义必须是[[]],这样它的秩与Y才相同，才能相乘，好象numpy中没有这个问题
X = tf.Variable([[0.4, 0.2, 0.4]])
W = tf.Variable([[-0.5, -0.2],
                 [-0.3, 0.4],
                 [-0.5, 0.2]])
b = tf.Variable([[0.1, 0.2]])

XWb = tf.matmul(X, W) + b
# #使用relu激活函数
# y = tf.nn.relu(tf.matmul(X, W) + b)
#使用sigmod激活函数
y=tf.nn.sigmoid(XWb)

with tf.Session() as sess:
    init = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init)
    # X = sess.run(ts_X)
    # Y = sess.run(ts_Y)
    # print(X, Y)
    print("XWb:")
    print(sess.run(XWb))
    print("y:")
    print(sess.run(y))

tf.summary.merge_all()
# 默认写入当前盘的根下，比如：d:/log/area下,可以使用tensorboard --logdir d:/log/area 来查看计算图
tran_writer = tf.summary.FileWriter('/log/area', sess.graph)
